(57)【要約】【目的】  パラメータの計算回数を増やさず，パラメータの計算精度に関わる予測に用いる値の数も減らさずに，データの一部を用いて，新店候補地決定，宣伝戦略立案，商品開発等のマーケティングを行うための参考データである購買金額の潜在値を求める手段を提供する。【解決手段】  蓄積されたデータに対して欠損値を決定する（１０１）し欠損値の値を推定する（１０２）。次に，推定された値から潜在値を求め表示する（１０３）。【選択図】  図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数の購買者の複数の場所における購買金額情報から，該情報の一部を欠損値とみなし，該欠損値の値を推定することにより，購買金額の潜在値を求め，表示することを特徴とする潜在データ予測装置。
【請求項２】
請求項１記載の予測装置において，欠損値とみなすデータは，購買金額が０であるデータであることを特徴とする潜在データ予測装置。
【請求項３】
請求項１記載の予測装置において，欠損値とみなすデータは，ユーザが入力した金額より小さい値，または大きい値のデータであることを特徴とする潜在データ予測装置。
【請求項４】
請求項１記載の予測装置において，ＥＭアルゴリズムを用いて欠損値の値を求めることを特徴とする潜在データ予測装置。
【請求項５】
請求項１記載の予測装置において，購買金額の潜在値は，欠損値の予測値から実際の値を引いた値であることを特徴とする潜在データ予測装置。
【請求項６】
請求項１記載の予測装置において，場所毎の潜在値合計を購買金額の潜在値として表示することを特徴とする潜在データ予測装置。
【請求項７】
請求項１記載の予測装置において，購買者の性別，年齢等の属性情報を持ち，求められた購買金額の潜在値が大きなデータに対応する属性情報も表示することを特徴とする潜在データ予測装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は，新店候補地決定，宣伝戦略立案，商品開発等のマーケティングを行うための参考データを，購買履歴から求める計算装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
上記利用分野において参考データを求める従来のデータマイニングでは，以下の方法でデータ値の予測を行っていた（圓川 隆夫, 多変量のデータ解析, 朝倉書店, 1988）。
【０００３】
(1)予測の元になる値（説明変数）と予測を行う値（目的変数）双方が分かっているデータから，モデルに基づいたパラメータを求める。
【０００４】
(2)予測値を求めたいデータの説明変数の値から，パラメータに従って目的変数の予測値を求める。
予測値を求めたいデータが確定している場合は，上記方法で参考データを求めることができるが，マーケティングで用いられる潜在購買金額等，データが不特定である場合には，上記の方法を用いることができず，人手で疑似データを作成し予測していた。
また，値の一部が欠測したデータから最尤推定を用いて統計量を求めるEMアルゴリズムという手法が存在した（特開平9-62652）。
【０００５】
【特許文献１】特開平9-62652号公報
【非特許文献１】圓川 隆夫, 多変量のデータ解析, 朝倉書店, 1988
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
一方，近年，膨大な量のデータが蓄積されるようになり，計算能力の向上も伴い，複数の実データを用いた潜在値予測が可能となった。更にこの場合，変数の数も多く，どのような説明変数の組に対する潜在値を求めるべきか自体が不明となった。
上記のような状況で予測値を求めるためには，幾つかの既知データを除いたデータでパラメータを求め，該データの説明変数を用いて目的変数を予測する方法が考えられる。この場合，目的変数毎に，予測したいデータの組を除いてパラメータを何度も計算し直すか，予測したいデータ全てを除いた少ないデータでパラメータを計算する必要があった。
【０００７】
一般にパラメータの計算に多くの計算時間を要するため，予測したいデータを１つ１つ除いてパラメータを計算し直す場合には，非常に多くの計算時間を要するという問題があった。また，予測したいデータ全てを除いたデータでパラメータを計算する場合には，パラメータ計算の回数は１回で良いが，計算に用いられるデータ数が少なくなるために，充分なパラメータ計算精度が得られないという問題があった。
【０００８】
本発明は，パラメータの計算回数を増やさず，パラメータの計算精度に関わる予測に用いる値の数も減らさずに，データの一部を用いて，新店候補地決定，宣伝戦略立案，商品開発等のマーケティングを行うための参考データである購買金額の潜在値を求める手段を提供する。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
本発明では，データの一部を欠損値とみなし，EMアルゴリズムを用いて推定値を計算し，実際の値との差から潜在値を求めることにより，パラメータの計算回数を増やさず，パラメータの計算精度に関わる予測に用いる値の数も減らさずに，データの一部を用いて購買金額の潜在値を求める。
【発明の効果】
【００１０】
本発明により，パラメータの計算回数を増やさず，パラメータの計算精度に関わる予測に用いる値の数も減らさずに，データの一部を用いて購買金額の潜在値を求めることができる。
【実施例１】
【００１１】
本発明の実施例１を以下に示す。
【００１２】
最初に，本発明の装置の構成を，図２を用いて説明する。まず，データはデータ蓄積装置（２００）に蓄積される。また，本発明の処理を実行するプログラム（２１１〜２１３）もメモリ（２０１）に蓄積される。該プログラムはプロセッサ（２０２）にて実行され，データ出力装置（２０４）に処理結果が出力される。データ蓄積装置（２００）は，複数の大容量ハードディスクから構成される。メモリ（２０１）は，データ蓄積装置と同じ，または別のハードディスクである。プロセッサ（２０２）は，ＣＰＵ，半導体メモリから構成される。データ入力装置（２０３）は，キーボード並びにマウスから構成される。データ出力装置（２０４）は，ディスプレイ並びにプリンターから構成される。各装置はネットワーク接続されているが，特にデータ蓄積装置（２００）は，ＳＡＮなどの高速ネットワークで接続されていることが望ましい。また，メモリ（２０１）がデータ蓄積装置（２００）と別のハードディクスである場合，プロセッサ（２０２）と同筐体の計算機内のハードディスクである。
【００１３】
次に，本発明の概要を，図１と図２を用いて説明する。まず，メモリ（２０１）に蓄積された欠損値決定プログラム（２１１）を用いて，プロセッサ（２０２）が，データ蓄積装置（２００）に蓄積されたデータに対して欠損値を決定する（１０１）。次に，メモリ（２０１）に蓄積されたＥＭアルゴリズム実行プログラム（２１２）を用いて，プロセッサ（２０２）が，データ蓄積装置（２００）に蓄積された欠損値を含んだデータに対して欠損値の値を推定する（１０２）。最後に，メモリ（２０１）に蓄積された潜在値計算表示プログラム（２１３）を用いて，プロセッサ（２０２）が，１０２で推定された値から潜在値を求め，該値をデータ出力装置（２０４）に表示する（１０３）。
【００１４】
次に，欠損値決定方法（１０１）の詳細を図３と図４を用いて説明する。まず，データ蓄積装置（２００）には，図３に例示する購買履歴データが蓄積されている。各行（３１１〜３１５）は購買者（User1〜User5）を表し，各列（３０１〜３０５）は購買場所（新宿，渋谷等）を表す。値は該購買者が購買場所で購買した金額を表す。例えば，User3（３１３）は渋谷（３０２）で456円の買い物をしたことを表す。該データから，本実施例では，ある場所で購買行為を行っていない場合に欠損値としている。図３のデータに対する欠損値決定後のデータを図４に示す。例えば，User1（３１１）は渋谷（３０１）と品川（３０４）では購買行為を行っていないので，欠損値とする（４０１，４０３）。
【００１５】
ここで，欠損値の決定方法として，データ入力装置（２０３）から入力された下限値より小さい値を欠損値とする方法も考えられる。本実施例の場合も前期方法の場合も，当該場所で購入行為をしていない，またはほとんどしていない購買者の潜在購買金額を求めることを目的としている。また，逆にデータ入力装置（２０３）から入力された上限値より大きな値を欠損値とする方法も考えられる。この場合には，高額購買者の中で更に購買金額を上げられそうな購買者を求めることを目的としている。更に，購買者の中で，特定の属性（性別・年齢等）を指定して，該条件に該当するデータに対してのみ，欠損値決定の対象とする方法も考えられる。
【００１６】
次に，欠損値の決定方法として，データ入力装置（２０３）から入力された下限値より小さい値を欠損値とする方法の実施例を，図７と図８を用いて説明する。まず，データ蓄積装置（２００）に蓄積された購買履歴データ（図３）の統計値を計算する（７０１）。本実施例では，統計値として最小値・最大値・平均値を求める。次に，該統計値を表示（８０１〜８０３）する（７０２）。次に，該統計値を参考に，ユーザが，入力用テキストボックス（８００）へ下限値を入力する（７０３）。
次に，欠損値の決定方法として，購買者の属性を指定する場合の指定方法を，図９と図１０を用いて説明する。まず，データ蓄積装置には，購買履歴（図３）に加えて，購買者属性情報（図９）が蓄積されている必要がある。該データは購買者（９１１〜９１５）毎に性別（９０１）と年齢（９０２）の上が格納されている。ユーザは，性別（１００１）並びに年齢（１００２）を指定するオプションボックスの中から条件を設定する。図１０の例では，性別は条件無，年齢が２１歳から３０歳までが指定されているので，図９におけるUser2（９１２）とUser4（９１４）が該当し，該購買者のデータのみ欠損値決定対象となる。
【００１７】
次に，ＥＭアルゴリズム（１０２）適用によるデータ例を図４と図５を用いて説明する。ＥＭアルゴリズムは，欠損値を含むデータから統計量を求める手法で，幾つかの文献（渡辺美智子他, ＥＭアルゴリズムと不完全データの諸問題, 多賀出版, 2000等）で詳細が記載されている。ＥＭアルゴリズムは，欠損値を含むデータから該データの平均ベクトルや分散共分散行列等の統計量を求める手法であるが，その際に，欠損値の推定値を，欠損値を除く値と，該値から求めた統計量（平均ベクトルと分散共分散行列）を用いて最尤推定し，該推定値を用いて統計量を再計算して，最尤推定を，統計量が安定（繰り返し前後で値があまり変化しない）するまで繰り返し求める。本実施例では，この推定値を用いる。従来のＥＭアルゴリズムでは、欠損値を含むデータから統計量（推定値）を求めているが、本発明では、実データの一部を欠損値とみなして推定値を求める。図４で示したデータから，例えば図５で示したデータが求められる。図４で欠損値とされたUser1とUser2の渋谷における購買金額（４０１，４０２），及びUser1の品川における購買金額（４０３）が，それぞれ956円，720円，230円（５０１〜５０３）と推定されている。
【００１８】
ここで，ＥＭアルゴリズム（１０２）に関して，図１１〜１４を用いて説明する。まず，入力データベクトル，平均ベクトル，分散共分散行列を，それぞれ図１２に示すように定義する。ここで，
2010079769.tif 000003
【００１９】
は，入力データの中で欠損値をまとめたベクトルである。また，平均ベクトル，分散共分散行列において，添字０の部分は，該欠損値に対応する値である。次に，欠損値を含まないデータのみから，平均ベクトル，分散共分散行列の初期値を求める（１１００）。本発明においてはユーザーにより指定された条件により決定した欠損値を使用している。次に，図１３に示す式に従って，欠損値の最尤推定値を求める（E-step：１１０１）。ここで，
2010079769.tif 000004
【００２０】
が該推定値であり，その他の値は次のステップにて用いる値である。次に，図１４に示す式に従って，新たな平均ベクトル並びに分散共分散行列を求める（M-step：１１０２）。最後に，新たな平均ベクトルと１つ前の平均ベクトルとの差を求め，その長さが１未満になるまで，１１０１，１１０２を繰り返す（１１０３）。これにより、複数の欠損値を一度に予測することができる。また、欠損値とみなした値以外の全て値を用いて欠損値を予測するため高い予測精度の推定値を求めることができる。
最後に，潜在値表示（１０３）に関して図５と図６を用いて説明する。本実施例の場合，図６では，図５で求められた推定値の購買場所毎の合計が表示される（６０１，６０２）。該値によって，新店の出店場所，集中プロモーション場所等を決める参考資料となる。例えば図６の場合，渋谷が新店出店候補地，またはプロモーションイベント開催候補地となる。
【００２１】
ここで，欠損値決定方法（１０１）において，入力された値より小さい，または大きい値を欠損値とした場合には，購買者毎の潜在値は予測値から実際値を引いた値となる。該潜在値は，該購買者の他の場所での購買額，他の購買者の購買額から予測される購買額と，実際に購買行為を行った額との差であるため，該購買者が，プロモーション等によって更に購買行為を行う可能性がある金額，即ち潜在値を示す。従って，購買場所毎の潜在値は，該データ毎の潜在値の合計となる。
【００２２】
また，場所毎の推定値の最大値（図５の場合，渋谷並びに品川で推定値５０１，５０３）を示した購買者のプロフィール（性別，年齢等）を表示することも考えられる。これによって，該場所におけるプロモーションターゲット，新商品計画の参考にすることができる。例えば図５の場合で，User1が40代男性である場合，該購買者が渋谷，品川店で最も大きな潜在値を示しているため，該２店で40代男性向けのプロモーションを行う，または，40代男性向けの新商品を開発することが考えられる。また，潜在値の大きな購買者データと小さなデータに関して，図９に示すような属性情報を説明変数として判別分析を行い，潜在値が大きな人の属性特徴を求めることも考えられる。更に，潜在値の大きな購買者データに対して，属性情報を説明変数としてクラスタ分析を行うことによって，潜在値が大きな購買者の属性郡を見つけることも考えられる。
【図面の簡単な説明】
【００２３】
【図１】実施例１の概要を表わす図である。
【図２】実施例１における装置の構成を表わす図である。
【図３】実施例１の入力となるデータを表わす図である。
【図４】実施例１における欠損値決定後のデータを表わす図である。
【図５】実施例１における欠損値の推定後のデータを表わす図である。
【図６】実施例１における潜在購買額の表示例を表す図である。
【図７】実施例１における欠損値決定条件入力手順を表す図である。
【図８】実施例１における欠損値決定条件入力ユーザインターフェイスを表す図である。
【図９】実施例１における購買者属性のデータを表す図である。
【図１０】実施例１における購買者属性条件入力ユーザインターフェイスを表す図である。
【図１１】実施例１におけるＥＭアルゴリズムを表す図である。
【図１２】実施例１で用いるＥＭアルゴリズムにおけるデータ並びに統計量の定義を表す式である。
【図１３】実施例１で用いるＥＭアルゴリズムのＥステップにおける計算式である。
【図１４】実施例１で用いるＥＭアルゴリズムのＭステップにおける計算式である。
【符号の説明】
【００２４】
２００，２０１…蓄積装置，２０２…プロセッサ，２０３…データ入力装置，２０４…データ出力装置，２１１〜２１３…プログラム，３０１〜３０５…場所，３１１〜３１５…購買者，４０１〜４０３…欠損値，５０１〜５０３…推定購買額，６０１…散在購買額。
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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